A Comparative Study of Precise Point Positioning (PPP) Accuracy Using Online Services
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precise Point Positioning (PPP) is a technique used to determine the position of receiver antenna without communication with the reference station. It may be an alternative solution to differential measurements, where maintaining a connection with a single RTK station or a regional network of reference stations RTN is necessary. This situation is especially common in areas with poorly developed infrastructure of ground stations. A lot of research conducted so far on the use of the PPP technique has been concerned about the development of entire day observation sessions. However, this paper presents the results of a comparative analysis of accuracy of absolute determination of position from observations which last between 1 to 7 hours with the use of four permanent services which execute calculations with PPP technique such as: Automatic Precise Positioning Service (APPS), Canadian Spatial Reference System Precise Point Positioning (CSRS-PPP), GNSS Analysis and Positioning Software (GAPS) and magicPPP - Precise Point Positioning Solution (magicGNSS). On the basis of acquired results of measurements, it can be concluded that at least two-hour long measurements allow acquiring an absolute position with an accuracy of 2-4 cm. An evaluation of the impact on the accuracy of simultaneous positioning of three points test network on the change of the horizontal distance and the relative height difference between measured triangle vertices was also conducted. Distances and relative height differences between points of the triangular test network measured with a laser station Leica TDRA6000 were adopted as references. The analyses of results show that at least two hours long measurement sessions can be used to determine the horizontal distance or the difference in height with an accuracy of 1-2 cm. Rapid products employed in calculations conducted with PPP technique reached the accuracy of determining coordinates on a close level as in elaborations which employ Final products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».